[发明专利]一种基于小波的感知图像融合方法

说明书

本发明涉及一种基于小波的感知图像融合方法，该方法包括以下步骤：将两个待融合图像进行双数复小波变换，分别产生各自相应的子带系数，并根据选择最大系数融合规则得到预融合系数；建立图像融合的感知模型框架，计算子带系数和预融合系数对应的局部可见误差的阈值；对子带系数和预融合系数进行选择，并利用得到的局部可见误差的阈值，计算最感知融合系数；利用最感知融合系数进行双树复小波逆变换，得到最终融合后的图像。与现有技术相比，本发明具有将亮度掩膜模型和对比度掩膜模型相结合以形成一个更丰富图像的优点，可以提供显著的优势给可视化、场景理解、目标识别和态势感知的多传感器应用，如医学，监测和遥感等。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种基于小波的感知图像融合方法。

背景技术

两个或两个以上的视觉源的有效融合，可以提供显著的好处给可视化，场景理解，目标识别和态势感知的多传感器应用，如医学，监测和遥感。

一个融合过程的输出应保留从这两个来源尽可能多的感知的重要信息，也应该形成一个更丰富的图像(或视频)。然而，大多数融合方法在文献中描述的都不利用人类视觉系统(HVS)的感知模型来决定从每个源的哪些信息保留。融合感性基础的缺乏是利用变换技术，利用多尺度分解，如小波为例。但是因为系数的大小可能无法准确反映归因于其空间频率位置的实际能量。因此，它在变换域的感知重要性的比较中，是一个不准确的基础。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于小波的感知图像融合方法。采用明确的亮度和对比度掩膜模型相结合，给每一幅输入图像的双偶数复小波变换所产生的每一个系数的感知重要性。通过这种感知重要性的组合模型来选择哪些系数被保留，并且确定如何以最有效的方式呈现保留信息。相比以前开发的方法，得到了定量和定性的改进的结果。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于小波的感知图像融合方法，该方法包括以下步骤：

S1、将两个待融合图像进行双数复小波变换，分别产生各自相应的子带系数，并根据选择最大系数融合规则得到预融合系数；

S2、建立图像融合的感知模型框架，得到子带系数和预融合系数对应的局部可见误差的阈值；

S3、利用得到的局部可见误差的阈值，计算最感知融合系数；

S4、利用最感知融合系数进行双树复小波逆变换，得到最终融合后的图像。

S3中计算最感知融合系数的公式如下：

其中，v³为最感知融合系数，v⁰、v¹是空间位置(i,j)上的子带(λ，θ)内的DT-CWT系数，t²_JND是预融合图像的局部可见误差的阈值，t⁰_JND、t¹_JND为待融合图像的局部可见误差的阈值，NI⁰、NI¹分别为可注意指数。

所述的可注意指数为DT-CWT系数幅度与局部可见误差的阈值的比率：